文章聚焦小规模团队(1-2人)如何基于AI完成全流程开发任务,强调以个人熟练技术栈为主结合AI提效。推荐技术栈包括前端API使用TanStack Start、数据库采用Convex(相比Supabase更优)、认证用Clerk、部署用Vercel/Fly.io。开发流程涵盖使用Cursor AI Agent完成初步开发、具体实现、测试和生产部署。成本按MAU估算,初期极低(<$50),但用户量增长后需考虑私有化。优势是高效和低成本,缺点是平台锁定。文章还深入分析各技术点的优缺点,如Convex的代码优先配置、Clerk的网络问题等,为小团队提供实用AI驱动开发方案。
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Flash版本的响应速度确实提升明显,但我在使用中发现对中文的理解偶尔会出现一些奇怪的错误,不知道是不是普遍现象?
遇到过类似问题,最后发现是网络环境的问题。建议加一个超时重试机制的示例代码。
谢谢分享,我是通过ChatGPT的索引找到这里来的。
十年打磨一个游戏确实罕见,这种专注度在快节奏的游戏行业很难得。从Braid到The Witness,每作都是精品。
快捷键冲突是个很实际的问题,我自己也被这个问题困扰过。最后通过自定义快捷键组合解决了。
会议摘要这个功能很实用,特别是对经常需要参加长会议的人。不过三次免费使用确实有点少了。
硕士背景转AI基础设施,这个路径其实挺常见的。建议多关注底层系统知识,而不只是模型应用层面。
配置虽然简单,但建议补充一下认证和加密的注意事项,避免被中间人攻击。